自适应混沌粒子群算法优化XML数据聚类策略

我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究，请在您的论文中引用以下参考文献： Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27. DOI: 10.1145/3340848 请注意，参考文献格式和代码并非最终版本，我们将在未来几天内持续更新。如有任何问题，请联系我们。

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

该Matlab代码实现了基于粒子群优化（PSO）的聚类算法，其灵感来源于Van Der Merwe和Engelbrecht于2003年发表的论文“使用粒子群优化的数据聚类”。 代码由Augusto Luis Ballardini编写，可以通过以下方式联系作者：* 邮箱：<邮箱地址>* 网站：<网站地址> 关于该PSO聚类算法实现的简短教程可以在这里找到：<教程链接>

仿射传播聚类算法 (Affinity Propagation Clustering, AP) 是一种高效的聚类算法，特别适用于处理大规模数据集和众多类别的情况。 算法原理: AP算法通过数据点之间传递信息来识别数据中的聚类中心 (exemplars)。每个数据点都向其他数据点发送信息，表明其适合作为聚类中心的程度，并接收来自其他数据点的类似信息。通过迭代传递信息，算法最终确定一组代表性的聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。 挑战与改进: 传统的AP算法在实际应用中面临两个挑战： 偏向参数难以确定: 算法的性能受偏向参数的影响，而最佳参数值难以确定。 震荡问题: 算法可能陷入震荡状态，无法收敛到稳定的聚类结果。 为了解决这些问题，研究者提出了自适应仿射传播聚类算法 (adAP)，该算法通过以下策略优化AP算法： 自适应扫描: 扫描偏向参数空间，寻找最佳聚类结果。 自适应阻尼: 调整阻尼因子以消除震荡。 自适应逃离: 降低偏好参数值以避免震荡。 资源: 相关代码和文档可从网上获取。

程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。

结合自适应变异策略的粒子群算法优化BP神经网络，提高预测精度。

针对数据挖掘中的聚类问题，提出了一种基于粒子群优化的顶点着色聚类算法。通过调整粒子群算法中的参数值，扩展种群的搜索范围，增强群体聚类效果，并使用顶点着色算法进行进一步聚类。改进后的聚类算法应用于识别阿尔兹海默病候选基因，成功识别出Somatostatin、GABRA1、MOG等真实候选基因。

AFPSO，一种改进的自适应粒子群优化算法，专为新手研究智能优化算法而设计。它通过优化算法的代码，帮助理清算法的逻辑和使用方法，并在解决实际工程问题时得以应用。

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。